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陆明哲
责任心不是口号,而是渗透在每个工作细节中的行动准则。
28岁
3年工作经验
13800138000
DB@zjengine.com
陆明哲的照片
求职意向
云平台运维工程师
北京
薪资面谈
随时到岗
工作经历
2018.07 - 2020.02
小楷云枢科技有限公司
云平台运维工程师

负责公司公有云(阿里云、腾讯云)平台日常运维,涵盖资源调度、故障响应及基础自动化工具开发,保障电商促销、会员服务等核心业务系统的稳定性。

  • 主导日常云实例故障排查,通过ELK Stack聚合ECS、RDS日志,结合云监控指标定位高频CPU抖动问题根源为JVM内存泄漏,推动开发侧修复后,同类故障发生率下降78%,MTTR(平均修复时间)从45分钟压缩至15分钟。
  • 开发云资源自助申请系统,基于Python+Django框架对接阿里云API,实现VPC、ECS、SLB资源的可视化申请与自动交付,替代原人工审批流程,业务团队资源获取时效从2小时缩短至10分钟内,年节省人工操作超2000小时。
  • 搭建基础可观测体系,配置Prometheus采集EC2实例、Redis缓存、MQ消息队列的核心指标(CPU使用率、QPS、消息堆积量),并通过Grafana定制业务看板,关键指标告警准确率从75%提升至92%,漏报率下降60%。
2020.03 - 2022.06
小楷星环云计算有限公司
高级云平台运维工程师

统筹混合云(公有云+私有云OpenStack)架构运维,推动SRE(站点可靠性工程)体系建设,聚焦云资源成本优化与交付效率提升,支撑公司金融级交易系统迁移上云。

  • 主导混合云迁移项目,采用Terraform实现IaC(基础设施即代码),统一管理跨阿里云、OpenStack的200+资源栈,完成12个核心交易系统迁移,单系统部署耗时从72小时降至8小时,年度闲置云主机成本减少35%(约420万元)。
  • 设计云成本管控模型,通过AWS Cost Explorer结合自研Python脚本分析资源利用率,识别冗余RDS实例137台并降配,调整预留实例购买策略匹配业务周期,年度云总成本下降22%(约1800万元)。
  • 搭建SRE服务体系,制定关键业务SLO(服务等级目标)为99.95%可用性,拆解为CPU负载、数据库连接数等6项SLI(服务等级指标),建立错误预算消耗预警机制,Q4核心系统因运维操作导致的故障次数从8次降至0次。
  • 优化K8s集群弹性伸缩策略,基于Prometheus采集的Pod QPS、节点CPU负载指标,联动云厂商ASG(自动扩展组)动态调整节点数量,双11大促期间集群资源利用率从40%提升至75%,支撑10万+并发交易无压力。
2022.07 - 2025.06
小楷云图科技有限公司
云平台运维技术专家

负责公司云原生平台(K8s多集群、Serverless)全生命周期运维,保障跨北京、上海、广州三地业务高可用,推动运维向自动化、智能化转型,支撑AI训练、实时音视频等新兴业务上云。

  • 主导云原生平台升级,基于KubeSphere搭建多集群管理系统,集成Istio服务网格实现跨AZ流量智能调度,Q2某数据中心断电故障时,业务流量30秒内切换至备用集群,全年核心业务中断时长累计小于5分钟。
  • 设计混沌工程验证体系,使用Chaos Mesh在预发布环境注入网络延迟(500ms)、节点宕机(随机销毁30% Pod)等故障场景,发现Service Mesh路由规则缺陷并修复,关键服务容错能力(错误恢复率)从65%提升至95%。
  • 解决Serverless函数冷启动瓶颈,通过预置暖实例(提前30分钟加载高频函数)、资源预热策略(定时触发空请求),将平均冷启动时间从800ms降至200ms,支撑日活1000万+的直播弹幕推送服务零超时。
  • 落地AIOps智能运维,基于ELK+Prometheus的历史故障数据训练XGBoost异常检测模型,实现90%以上常见故障(如磁盘满、网络丢包)自动诊断并推送修复建议,运维人力投入减少30%,故障平均处理时长缩短至8分钟。
技能特长
沟通能力
执行能力
热情坦诚
文案能力
兴趣爱好
摄影
看书
阅读
跑步
自我评价
  • 深耕互联网云平台运维,以「全链路风险预控」为核心,搭建资源-性能-故障传导的预警体系,习惯从业务影响倒推策略,替代被动救火。
  • 主导运维工具链从脚本到平台迭代,聚焦「减重复劳动、提响应速度」,坚信技术驱动是支撑业务高速迭代的基础。
  • 对云成本高度敏感,通过容量规划、闲置回收、实例适配降TCO,同时守住业务SLA,将每分云投入转化为业务价值。
  • 作为运维枢纽,能与研发、产品同频——懂业务痛点也讲清约束,推动问题从「各自解决」转向「共同预防」。
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